计算光刻是英伟达联合台积电、阿斯麦和新思科技，历时四年终于完成了计算光刻技术的一项重大突破，为下一代2nm工艺奠定了基础。其主要通过软件对整个光刻过程进行建模和仿真，使用光掩模文件的数学预处理来调整光学光刻中的像差和效果，以优化光源形状和光罩形状，减小光刻成像与芯片设计差距，从而使光刻效果达到预期状态，从而提高良品率。不过随着芯片的制造工艺向3nm及以下发展，每个光罩的负担呈指数级增长，使得芯片制造的难度加大。

目前计算光刻的过程也成为了芯片设计和制造领域中最大的计算负担，大型数据中心需要7x24连续运作，每年消耗数百亿CPU小时，去创建用于光刻系统的光罩，每年需要的资本支出和能源消耗量也十分地惊人。英伟达表示，通过GPU而不是CPU运算，可以将计算光刻的效率提高40倍，大大减轻晶圆厂的负担。

利用cuLitho计算光刻库，可以将工作负载转换成GPU并行处理，使得500个NVIDIA DGX H100就能完成40000个CPU组成的系统所完成的工作，从而缩短生产时间，同时降低成本、空间和功耗。

目前计算光刻的过程也成为了芯片设计和制造领域中最大的计算负担，大型数据中心需要7x24连续运作，每年消耗数百亿CPU小时，去创建用于光刻系统的光罩，每年需要的资本支出和能源消耗量也十分地惊人。为此英伟达联合台积电、阿斯麦和新思科技，历时四年终于完成了计算光刻技术的一项重大突破，推出了cuLitho计算光刻库，为下一代2nm工艺奠定了基础。

英伟达表示，通过GPU而不是CPU运算，可以将计算光刻的效率提高40倍。利用cuLitho计算光刻库，可以将工作负载转换成GPU并行处理，使得500个NVIDIA DGX H100就能完成40000个CPU组成的系统所完成的工作。同时也可以大大减轻晶圆厂的负担，每天仅需要原来九分之一的功耗就能生产之前三到五倍的光罩，原来需要两周时间生产的光罩现在一夜之间就能进行处理。

从长远来看，在AI技术的协助下，cuLitho计算光刻库可以实现更好的设计规则、更高的密度和更高的产量。